이것저것

data = list(map(int, input().split()))

def innerloop(s):

    val=data[s]
    while (s<len(data)):
        if data[s] is not val:
            break;
        s+=1
    e=s-1
    return e
    
# make all '0'
cnt=0
idx=0
while(idx<len(data)):
    if data[idx]==1:
        print(idx, innerloop(idx))
        idx=innerloop(idx)
        cnt+=1
    idx+=1

# make all '1'
while(idx<len(data)):
    if data[idx]==0:
        print(idx, innerloop(idx))
        idx=innerloop(idx)
        cnt+=1
    idx+=1

data = list(map(int, input().split()))

res =data[0]

for idx in range(1,len(data)):
    if data[idx]==0 or data[idx] ==1 or res ==0:
        res+=data[idx]
    else:
        res*=data[idx]
        
print(res)

n = int(input())

data = list(map(int, input().split()))

data.sort()

cnt =0 
grp =0

for item in data:
    cnt+=1
    if cnt==item:
        grp+=1
        cnt=0

1. 싱글턴 (sigletone)

2. 스트레터지 (strategy)

1. 6살 아이에게 처음으로 '고양이'를 가르쳐 준다고 상상해보자.

2. 색이 까만 고양이, 귀가 접힌 고양이, 뚱뚱한 고양이 등 다양한 형태/종류의 고양이를 보여주면서 이들 모두 '고양이'라고 알려줘보자.

3.  네 발로 걷고, 인간과 친숙하며 몸이 털로 덮힌 강아지들을 보여주며 이들은 고양이가 아니고 강아지라고 알려주자.

4. 자 이제 새로운 고양이/강아지 사진들을 보여주면서 고양이인지 강아지 인지 구분하도록 해보자.

처음에는 틀릴 수도 있다. 틀리면 틀렸다고 알려주고 다른 사진을 계속 보여주면서 테스트를 해보자.

 5. 어느정도 지나면 아이는 고양이와 강아지를 구분해낼 것이다.

 6. 여러가지 고양이 사진을 접하면서 눈을 관찰한 고양이의 특징을 뇌에 각인 시킨 것이다.

 7. 자 이제 컴퓨터에게 고양이를 가르쳐 보자 (컴퓨터로 고양이를 구분해내는 모델을 만들어 보자)

 8.  초기의 컴퓨터 이미지 인식 모델은 물체(object)의 형태(Shape)를 인지하고 구분해내는 방식으로 설계되었다. 

즉 "귀가 쫑긋 솟아 있으며 몸이 길쭉하고 꼬리가 있는 형태라면 '고양이'다" 라고 말이다.

9. 하지만 아래에 이미지 속에 있는 고양이는? 

고양이 형태를 모델링한 것과 일치하지 않으므로 고양이로 구분해내지 못했을 것이다.

10. 반면, 충분히 학습한 아이는 고양이를 구분 해냈을 것이다. (아이에게 고양이를 학습시킬 때 다양한 모습의 고양이를 보여주었다는 전제) 아이는 단순히 고양이를 형태로만 구분하는 것이 아니기 때문이다. 

11. 이러한 인간의 학습 방식에 착안하여 '머신 러닝' 모델이 등장하게 된다. 

즉, 일일이 컴퓨터에게 구분 기준을 알고리즘으로 만들어서 알려주는 것이 아니라, 고양이(사진)이 '고양이' 인 이유를 스스로 학습하게 끔 한 것이다.

12. 여기서 학습이라는 것은 마치 인간이 시각 정보를 뇌에 각인 시키는 것 처럼 컴퓨터에도 뉴런으로 이루어진 '뇌' 구조(Neural network)를 만들어서 시각 정보를 이 네트워크에 저장하는 것을 말한다. 

13. 또한 고양이를 반복해서 보여줄때마다 이 네트워크에 저장된 정보들이 올바르게 동작하게끔 업데이트를 해준다.

마치 아이에게 반복해서 고양이를 보여주는 것처럼 말이다.

14. 어느정도 숙련이 되면 아이가 고양이를 정확하게 구분해내는 것처럼 컴퓨터의 네트워크 또한 어느 시점부터는 업데이트가 거의 일어나지 않으며, 고양이를 대부분 구분해내는 것을 확인할 수 있다. 

15. 아래 그림은 학습이 끝난 네트워크에서, 각 노드(Neuron)들이 고양이의 특징 정보들을 담고 있는 것을 보여주는 것이다. 

16. 이 네트워크를 수억개의 결합으로 확장하여 방대한 학습을 시켜주면 아래와 같은 결과를 보여주기도 한다.

마치 아이가 사진에서 고양이를 보고 가리키는 것에서 사진을 보고 상황을 표현해주는 것처럼 말이다.

17. 물론 에러를 내포하고 있다. 이 모델은 칫솔을 학습시키지 않은 모델이다. 이처럼 세상에는 학습시켜야 할 대상들이 훨씬 더 많으며 이것을 감당하기에는 컴퓨터의 성능은 따라오지 못한다.

18. 또한 인간이 가진 '추론'을 학습시키는 것도 남은 과제이다. 

19. 학습된 사물을 인식하고 구분해내는 것은 인간보다 빠르게 할 수 있는 수준까지 왔지만 이것이 여전히 인식기술이 10세 수준에 불과하다고 하는 이유이다.

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[영상 인식을 활용한 어플리케이션들]

[컴퓨터가 본 이미지 데이터]

- Digtal data

- 2D data

- Correlation

[ImageNet Challenge]

[Object detection in real-time]

안녕하세요~

오늘은 야탑 세광 양대창 포장 후기를 남겨보겠습니다:)

10/3일! 긴긴 추석 연휴가 끝나가는 아쉬움에,

맛있는 것을 먹고자 여러가지 음식들을 몰색하다가 대창을 먹기로 결정!

네이버에 "야탑 곱창 맛집"으로 검색해보면,

6번째로 표시되고 있는 "세광양대창"

이렇게 블로그 후기도 많고,

하나같이 맛있었다는 칭찬 일색!

그래서 방문해보기로 결정!

아래 영수증에 보이는 것처럼

10월 3일 오후 네시쯤에 방문해서 대창 2인분과 막창 1인분 주문!

가격은 부가세 포함하여 39,000원!

원래 2인분은 포장하려고 했는데

3인분부터 가능하다고 해서 어쩔수 없이 3인분 주문했어요 ㅠ 

아까운 내돈..ㅠㅠ

대기하는 동안 조리하시는 분이 나오셔서

구우면 오그라들어서 양이 좀 적어보인다~

그래서 조금 더 넣어드렸다~

라고 말씀해주셨어요

헛개수 음료도 하나 주셨구요

 이때만해도 뭐 적어봤자 3인분이나 시켰는데

둘이서 충분하겠지 라고 생각했었쥬...

그렇게 긴긴 대기시간(약 30분) 을 이겨내고소중한 대창을 받아서

콧노래를 부르며 집에와서 포장을 뜯고 접시에 담아보니.....

아래와 같은 메뉴 구성.....

대창을 접시에 붓고 서로 10초간 할말을 잃었습니다...

(사진은 젓가락질 한번 안한 상태 그대로 찍은 거에요)

또다른 피해자(?)가 없기를 바라는 마음에

포스팅이라도 남겨야 겠다는 맘으로,

있는 그대로 촬영하고

이미 쓰레기통에 버린 영수증을

다시 찾아서 사진도 찍었어요ㅎㅎ....

영화 한편 보면서 먹으려고 했는데,

20분만에 다먹고

결국 노브랜드가서 막창 8000원짜리 사와서

에어프라이기 돌려서 먹었는데,

그게 훨씬 더 가성비가 좋았네요ㅎㅎ

[후기]

맛: ★★★☆☆(보통)

가성비:☆☆☆☆☆(최악)

재방문 의사: 없음!

이상으로 야탑 맛집(?) "세광 양대창" 포스팅을 마치겠습니다:)

①.마일리지특약(30~40%할인)

└ 연 주행거리에 따라 할인

②.블랙박스 장착(5%할인)

└ 블랙박스 장착시 할인

③.자녀할인 특약(10~15%) 

└ 만5세이하 자녀있으면 할인

④.티맵착한운전 할인(5%할인)

└ 티맵 목적지 설정 후 안전운전 점수 61점 달성시 할인

※ 삼성화재는 71점 달성 必

⑤.첨단 안전장치 할인(5%할인)

└ 블랙박스에 추가 할인

⑥.3년연속 무사고시 (20%할인)

⑦.다이렉트 가입시 (평균15% 저렴)

인터넷으로 다이렉트 보험가입시 (보험 설계사 판매수수료 없이 가입 가능)

현대,한화,DB,흥국,롯데,KB 등 비교견적을 내 볼수 있는 제가아는 사이트(아래 주소)에서 견적 확인 후 가입 

http://goodins.or.kr/

⑧. '착한운전마일리지' 가입

https://www.efine.go.kr/main/main.do 

보험료 할인과는 별도로 마일리지를 적립해주는 용도

착한운전 마일리지란 1년간 무사고 무위반 서약을 한 운전자가 해당 서약을 지켰을 때, 10점씩 마일리지를 적립해주는 것. 이 마일리지는 나중에 운전자의 벌점을 깎아주거나, 면허 정지 시 정지 일수를 줄여줄 수 있음

※면허증만 있으면 신청가능

주요 사업: 소매유통업 - 편의점 GS25, 수퍼마켓 GS수퍼(GS THE FRESH), 헬스 앤 뷰티 스토어(lalavla) 등을 운영

주요 종속회사인 파르나스호텔㈜는 우수한 입지 및 높은 대외 인지도를 바탕으로 그랜드 인터컨티넨탈, 코엑스 인터컨티넨탈 및 프라임 오피스 파르나스 타워 등을 운영

주요 종속회사인 ㈜지에스네트웍스는 물류 전문 회사로, 물류의 전략적 중요도가 증가함에 따라 운영 효율화와 더불어 수익 다각화를 목표로 '18년 1월 설립

[편의점]

편의점은 기존 시장기능의 불충분성을 보완하고자 태동한 소매업태

다양한 상품구색을 갖추나 잘 팔리는 상품위주로 압축 판매

프레쉬푸드와 생활서비스상품(공공요금수납 등) 또한 취급

기존 대규모 소매점이나 전문점, 수퍼마켓 등과는 다른 특징을 지님

다양한 포맷의 특화 점포 개발, 간편식/HMR 강화 를 통한 편의점의 food점化 등 소비트렌드 변화에 대한 적절한 대응

다른 자영업종에 비해 적은 투자비로 사업 안정성을 보장 받을 수 있다는 점에서 창업시장에서 인기

편의점을 생계형이 아니라 사업 확장의 수단으로 활용하는 사례

향후 국내 편의점 시장은 외형 성장이 아니라 기존 가맹점 수익확대에 역량을 집중할 것으로 예상됩니다. 또한, 한국형 모델을 토대로 다양한 포맷의 특화 편의점을 개발함과 동시에 편의점의 food점化에도 한층 다가설 것으로 전망

투자 아이디어

1. COVID 19 이후 여행시장 전망: 해외여행 대비 국내여행 비율이 높을것으로 예상됨

  - 여행지 편의점 매출 증대

2. COVID 19 기간 중 타 편의점 대비 공격적인 마케팅 효과 및 긍정적인 브랜드 이미지

  - 네고왕, GS홈쇼핑 합병, 쏜살치킨 등